Prueba de concepto

Prueba de concepto (a diferenciar de los mercados de prueba previa y los mercados de prueba que pueden utilizarse en una etapa posterior de la investigación de desarrollo de productos) es el proceso de usar encuestas (ya veces métodos cualitativos) para evaluar la aceptación del consumidor de una nueva idea de producto antes de la introducción de un producto en el mercado. Es importante no confundir la prueba de concepto con la prueba de publicidad, la prueba de marca y la prueba de empaque, como se hace a veces. Las pruebas de concepto se centran en la idea básica del producto, sin los adornos y la fanfarronería inherentes a la publicidad.

Cuestionarios

Es importante que los instrumentos (cuestionarios) para probar el producto sean de alta calidad. De lo contrario, los resultados de las encuestas de datos recopilados pueden estar sesgados por errores de medición. Eso hace que el diseño del procedimiento de prueba sea más complejo. Las pruebas empíricas proporcionan información sobre la calidad del cuestionario. Esto se puede hacer por:

• realizar entrevistas cognitivas. Al hacer una facción de potenciales responsables sobre su interpretación de las preguntas y el uso del cuestionario, un investigador puede verificar la viabilidad de la entrevista cognitiva.
• realizar una pequeña prueba previa del cuestionario, utilizando un pequeño subconjunto de encuestados. Los resultados pueden informar a un investigador de errores como preguntas perdidas o errores lógicos y de procedimiento.
• estimación de la calidad de medición de las preguntas. Esto se puede hacer por ejemplo usando modelos de test-retest, quasi-simplex o mutlitrait-multimethod.
• predicción de la calidad de medición de la pregunta. Esto se puede hacer utilizando el software Survey Quality Predictor (SQP).

Prueba de concepto

La prueba de conceptos en el proceso de desarrollo de nuevos productos (NPD) es la etapa de generación de conceptos. La etapa de generación de conceptos de la prueba de conceptos puede tomar muchas formas. A veces los conceptos se generan de manera incidental, como resultado de los avances tecnológicos. En otras ocasiones, la generación de conceptos es deliberada: los ejemplos incluyen sesiones de lluvia de ideas, encuestas de detección de problemas e investigación cualitativa. Si bien la investigación cualitativa puede proporcionar información sobre la gama de reacciones que pueden tener los consumidores, no puede proporcionar una indicación del éxito probable del nuevo concepto; esto es mejor dejarlo para las encuestas cuantitativas de prueba de concepto.

En las primeras etapas de la prueba de conceptos, puede existir un gran campo de conceptos alternativos, lo que requiere encuestas de evaluación de conceptos. Las encuestas de selección de conceptos proporcionan un medio rápido para reducir el campo de opciones; sin embargo, brindan poca profundidad de conocimiento y no se pueden comparar con una base de datos normativa debido a las interacciones entre los conceptos. Para obtener una mayor comprensión y tomar decisiones sobre si seguir o no con el desarrollo de productos, se deben realizar encuestas monádicas de prueba de concepto.

Modos de presentación

Con frecuencia, las encuestas de prueba de concepto se describen como monádicas, monádicas secuenciales, comparativas o protomonádicas. Los términos se refieren principalmente a cómo se muestran los conceptos:

• Monadic. El concepto se evalúa en forma aislada.
• Monádico secuencial. Se evalúan múltiples conceptos en secuencia (a menudo orden aleatorizado).
• Comparativo. Los conceptos se muestran al lado del otro.
• Proto-monadic. Los conceptos se muestran primero en secuencia, y luego uno al otro.

"La prueba monádica es el método recomendado para la mayoría de las pruebas de concepto. Se evitan efectos de interacción y sesgos. Los resultados de una prueba se pueden comparar con los resultados de pruebas monádicas anteriores. Se puede construir una base de datos normativa." Sin embargo, cada uno tiene sus usos específicos y depende de los objetivos de la investigación. La decisión sobre qué método utilizar es mejor dejarla en manos de profesionales de la investigación experimentados, ya que existen numerosas implicaciones en términos de cómo se interpretan los resultados.

Evaluación de puntajes de pruebas de concepto

Tradicionalmente, los resultados de las encuestas de prueba de concepto se comparan con 'bases de datos de normas'. Estas son bases de datos de pruebas previas de concepto de nuevos productos. Estos deben ser 'monádicos' pruebas de concepto, para evitar efectos de interacción. Para ser justos, es importante que estas bases de datos contengan información 'nueva' resultados de pruebas de concepto, no calificaciones de productos antiguos con los que los consumidores ya están familiarizados; ya que una vez que los consumidores se familiarizan con un producto, las calificaciones a menudo bajan. Comparar las calificaciones de nuevos conceptos con las calificaciones de un producto existente que ya está en el mercado daría como resultado una comparación inválida, a menos que los investigadores tomen precauciones especiales para reducir o ajustar cuantitativamente este efecto. Además, el concepto generalmente solo se compara con normas de la misma categoría de productos y del mismo país.

Las empresas que se especializan en esta área suelen haber desarrollado sus propios sistemas exclusivos, cada uno con sus propios estándares. Cumplir con estos estándares de manera consistente es importante para prevenir la contaminación de los resultados.

Quizás uno de los famosos sistemas de prueba de concepto es el sistema Nielsen Bases, que viene en diferentes versiones. Otros productos conocidos incluyen 'Concept Check' de Decision Analyst, 'Concept Optimizer' de Acupoll, Ipsos Innoquest y GFK. Ejemplos de jugadores más pequeños incluyen Skuuber y Acentric Express Test.

Determinación de la importancia de los atributos del concepto como impulsores de compra

El enfoque más simple para determinar la importancia de los atributos es hacer preguntas abiertas directas. Alternativamente, se pueden usar listas de verificación o calificaciones de la importancia de cada atributo del producto.

Sin embargo, han existido varios debates sobre si se puede o no confiar en los consumidores para indicar directamente el nivel de importancia de cada atributo del producto. Como resultado, el análisis de correlación y varias formas de regresión múltiple se han utilizado a menudo para identificar la importancia, como una alternativa a las preguntas directas.

Una técnica complementaria a la prueba de concepto es el análisis conjunto (también conocido como modelado de elección discreta). Existen varias formas de análisis conjunto y modelos de elección discreta. Si bien los académicos enfatizan las diferencias entre los dos, en la práctica a menudo hay poca diferencia. Estas técnicas estiman la importancia de los atributos del producto indirectamente, creando productos alternativos de acuerdo con un diseño experimental y luego utilizando las respuestas de los consumidores a estas alternativas (generalmente calificaciones de probabilidad de compra o elecciones hechas entre alternativas) para estimar la importancia. Los resultados a menudo se expresan en forma de un 'simulador' herramienta que permite a los clientes probar configuraciones y precios de productos alternativos.

Pruebas de conceptos volumétricos

Las pruebas de conceptos volumétricos se ubican entre las pruebas de conceptos tradicionales y los modelos de mercado de pruebas previas (los modelos de mercado de pruebas simuladas son similares pero enfatizan un mayor realismo) en términos de nivel de complejidad. El objetivo es proporcionar información 'aproximada' previsiones de volumen de ventas para el nuevo concepto antes del lanzamiento. Incorporan otras variables más allá de la simple entrada de la encuesta de prueba de concepto en sí, como la estrategia de distribución.

Ejemplos de metodologías de pronóstico volumétrico incluyen 'Acupoll Foresight' y el 'Conceptor' de Decision Analyst.

Algunos modelos (más propiamente denominados 'modelos de mercado de prueba previa' o 'mercados de prueba simulados') recopilan datos adicionales de una encuesta de prueba de productos de seguimiento (especialmente en el caso de los bienes de consumo empaquetados, ya que es necesario estimar las tasas de compra repetida). También pueden incluir un componente de prueba de publicidad que tiene como objetivo evaluar la calidad de la publicidad. Algunos, como Decision Analyst, incluyen modelos de elección discreta/análisis conjunto.